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    2020-06

    醫療人工智能成果產業化加速落地

    發布時間: : 2020-06--10
    目前,醫療AI(人工智能)在我國的發展顯著提速。今年1月,我國第一個取得第三類醫療器械注冊證的AI產品正式獲批上市,對于我國醫療AI產業具有首創和突破性意義,醫療AI行業有望從此進入大規模商業化落地新階段。AI醫學影像等相對成熟的領域將率先形成市場競爭格局。 產業結構呈現倒三角形態 醫療AI產業鏈由基礎層、技術層和應用層三個模塊構成,基礎層的數據資源和數據獲取整合能力是產業生態構建的基礎;技術層的算法、算力和通用技術是構建技術護城河的關鍵,屬于AI生態的基礎設施,需要長期投資;應用層是AI技術在不同醫療場景價值變現的渠道。 綜合來看,醫療AI產業結構呈現倒三角形態。上游基礎層由醫療大數據構成,包括疾病數據、個人基因組數據、核保核賠數據、臨床數據等多種數據類型,數據所有者包括個人、醫院、藥企、保險公司、政府醫保部門等,涉及的企業主體主要為數據采集企業和數據處理企業。中游技術層具有高投入、高收益的特點,進入壁壘高,主要由科技巨頭布局。下游應用層主要包括醫學影像、藥物研發、輔助診斷、疾病預測等應用場景,該環節匯聚了大量醫療AI創業公司。 醫療AI備受資本青睞 在醫療AI的多個應用場景中,AI醫學影像領域發展最為成熟,也是在我國唯一有獲批醫療AI產品的領域,目前的應用多從單一疾病入手,以單純圖像訓練為主,集中于腫瘤和慢病領域。其中,肺結節和眼底篩查是企業布局最多的疾病領域,乳腺癌也是熱門領域之一。 AI藥物研發未來發展潛力巨大。目前,我國AI藥物研發主要應用在藥物發現階段和臨床研究階段,其中,靶點發現是AI藥物研發最熱門的應用領域。從其應用場景的發展來看,未來,藥物合成或將成為AI藥物研發自動化程度最高的應用方向。 醫療AI行業發展快速,備受資本青睞。截至今年3月底,我國醫療AI行業共獲得融資204筆,融資金額超過210億元。從領域分布來看,融資項目主要分布在AI醫學影像領域,其次是AI輔助診斷;從投資輪次上看,大部分融資為早期階段,A輪及之前輪次融資項目數量占比高達71%。從近年的醫療AI年度融資情況來看,2018年,醫療AI融資熱度最高,2019年以來,醫療AI資本市場熱度有所降溫。 三類企業構建起產業生態 醫療AI企業包括三類,即創業公司、互聯網平臺和傳統醫療相關企業,三類企業主體各具優勢,市場布局呈現差異化。通常來說,科技巨頭利用互聯網基礎與平臺優勢,側重技術和生態布局。互聯網企業則傾向于利用自身互聯網基礎與平臺優勢進行技術布局,通過自主研發相關產品進入AI醫療領域,致力開發相關領域針對性技術賦能行業應用,或者通過外延并購擴張業務版圖。 縱觀我國互聯網巨頭企業,均旨在通過技術改變醫療——百度通過智能云為AI醫療服務提供基礎,華為以5G提升AI醫療服務能力,阿里布局“醫療大腦”,騰訊以AI醫學影像為突破口,同時加速并購…… 初創公司往往聚焦一個或多個應用層面。初創公司主要從醫學影像、輔助診斷、智能輔助等應用環節切入,隨著公司業務的成熟,逐漸拓寬應用領域。 傳統藥械企業通過技術合作或者并購等方式,在AI醫療領域展開布局,業務開展更注重產品的醫療屬性。以飛利浦、通用、西門子為代表的醫療器械龍頭企業正在加速布局醫療AI領域。以飛利浦為例,在醫療AI領域,該公司憑借臨床經驗和數字化、AI等技術,在健康管理領域不斷推出解決方案,以更低的成本為人們提供更好的健康保障和醫療關護。
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